Qualità del Dato nella Gestione del Magazzino
La gestione del magazzino è una continua Analisi di Dati: dalle previsioni al WIP, dalle risorse impiegate agli indicatori di efficienza.
La Direzione assegnerà obbiettivi e metodo di misurazione con i KPI ma … cosa succede se la qualità delle informazioni ricevute non è di buon livello ?
Segnali che il Dato di Input non è di buona qualità e quali possono essere le conseguenze:
- Completezza: se il dato presenta dei “buchi” anche la qualità della nostra analisi ne risente. Le procedure possono prevedere dei metodi di stima ma la nostra relazione dovrà evidenziarlo.
- Validità: se il dato è stato rilevato senza seguire il metodo corretto bisognerà valutare il rischio di avere in mando un’informazione invalida.
- Unicità: bisogna verificare che l’informazione non sia duplicata per errore o sia già presente nel database in altra forma.
- Coerenza: le informazioni non devono essere in contraddizione tra di loro.
- Tempi: i dati devono essere realistici sull’asse temporale.
Se abbiamo informazioni che soddisfano questi 5 criteri possiamo ragionevolmente supporre di avere dati di buona qualità che ci porteranno ad una buona analisi. In caso contrario abbiamo un problema che, nei casi più semplici, ci porterà ad un’analisi parziale o condizionata; nei casi peggiori l’analisi sarà impossibile.
Pensiamo ad un errore nella registrazione del rapporto peso / dimensione di una partita di merce: un sistema ben congegnato dovrebbe intercettare questa incoerenza; in caso contrario rischiamo di prendere decisioni sbagliate quando organizziamo le spedizioni con costi imprevisti ed altri intoppi. I sistemi di controllo ridondanti servono per l’appunto ad evidenziare questi errori prima possibile.
Conclusione: qualsiasi sia il settore merceologico in cui operiamo, dati di buona qualità permetteranno di avere un magazzino “pulito” ed efficiente. L’investimento nei sistemi di controllo ed il costo della loro gestione sono ampiamente ripagati dall’efficacia del sistema.
C.B. ottobre 2025
